\section{Tables for German Longnitudal Election Study}\label{app:tableG}

<<results='asis',echo=FALSE>>=
library(xtable)

load("gles.Rdata")


rat.dta <- gles[,grep("rat",names(gles))]
sel <- paste("rat",c("_a","_c","_d","_e","_f","coal_c","coal_i","coal_j","coal_h"),sep="")
rat.dta <- rat.dta[,sel]
tab <- apply(rat.dta,2,function(x) {d <- na.omit(x) ; c(length(d), mean(d), sd(d),min(d),max(d))}  )
tab <- t(tab)

colnames(tab) <- c("Obs.","mean","sd","min","max")
rownames(tab) <- c(
        "Rating CDU","Rating SPD","Rating FDP","Rating Greens","Rating Left",
         "Rating CDU-Greens","Rating SPD-FDP-Greens","Rating SPD-Greens-Left","Rating SPD-FDP"
     )


xtable(tab ,caption="Rating Descriptive Statistics German Longitudinal Election Study" 
,label="tab:gles.rat",digits=c(0,0,2,2,0,0))
@ 


<<results="asis",echo=FALSE>>=
library(foreign)
gles.raw <- read.dta("gles.dta",convert.factors=FALSE)

rp.ma <- matrix(c(
              "k15","wahlvig_",
              "^a11b$","wahl"),
                ncol=2,byrow=TRUE
              )


# Second part of name
gles.names <- NULL
for(k in 1:nrow(rp.ma)){  
  gles.names <-   c(gles.names,grep(rp.ma[k,1],names(gles.raw)))
  }
gles <- gles.raw[,gles.names]

# Loop over names and entries in rp.ma gsub
for(i in 1:length(names(gles))){
  for(j in 1:nrow(rp.ma)){
  names(gles)[i] <- gsub(rp.ma[j,1],rp.ma[j,2],names(gles)[i])
}}

# (1) CDU/CSU
# (4) SPD
# (5) FDP
# (6) Bündnis90/Die Grünen
# (7) Die Linke
# (8) andere Partei
# (97) würde nicht wählen
# (99) keine Angabe

# (1) CDU/CSU
# (2) SPD
# (3) FDP
# (4) Bündnis 90/Die Grünen
# (5) Linkspartei. PDS
# (8) andere Partei, und zwar ___ [Codierung durch Institut]
# (95) habe keine Erst-/Zweitstimme vergeben
# (96) war nicht wahlberechtigt
# (97) habe nicht gewählt
# (98) weiß nicht
# (99) keine Angabe

gles[gles==95] <- NA
gles[gles > 90] <- 99

code_changes <- function(Wahl){
  
  SD <- Wahl[1]
  VD <- Wahl[2]
  
  cat <- NULL
  
  # Missings
  if(is.na(SD) | is.na(VD)) {cat <- NA; return(cat)}
  
  # Same Voting Intention
  if(SD==VD & VD %in% 1:7)   cat <- 1 
  if(SD==VD & VD == 99)   cat <- 2 
  
  # Voting Intention Changes
  if(SD!=VD & SD %in% 1:7 & VD %in% 1:7)   cat <- 3
  if(SD!=VD & SD == 99 & VD %in% 1:7)   cat <- 4
  if(SD!=VD & SD %in% 1:7 & VD == 99)   cat <- 5

  
  return(cat)
}


get_prop <- function(X){
    prop.table(table(unlist(apply(X,1,code_changes))))
}

# For different Vignettes
vig1 <- get_prop(na.omit(gles[,c("wahl","wahlvig_a")]))
vig2 <- get_prop(na.omit(gles[,c("wahl","wahlvig_b")]))
vig3 <- get_prop(na.omit(gles[,c("wahl","wahlvig_c")]))
vig4 <- get_prop(na.omit(gles[,c("wahl","wahlvig_d")]))


vt <- round(cbind(vig1,vig2,vig3,vig4),2)*100

@

<<include=FALSE, echo=FALSE>>=
load("gles.Rdata")
source("Model_Data_gles.R")
cgd <- create.data(parties=c("cdu","gruene"),vignette="a",coal="f")
sgfd <- create.data(parties=c("spd","gruene","fdp"),vignette="b",coal="i")
sgld <- create.data(parties=c("spd","gruene","linke"),vignette="c",coal="j")
sfd <- create.data(parties=c("spd","fdp"),vignette="d",coal="h")
@


<<results='asis',echo=FALSE>>=

table_transitions <- function(d, names=c("CDU","Greens")){
  
  mt <- matrix(round(100*prop.table(table(d[,1])),2)
               ,ncol=length(names)+1,byrow = T)
  rownames(mt) <- c(names,"other")
  xtable(mt,caption= 
           paste("Transition table for",
                 paste(names[1],names[2],ifelse(length(names)==3, names[3], ""),
                 sep=" "), "vignette. Rows refer to standard decision, columns to vignette decsion. Values are in percentage points.")
           )
}

table_transitions(cgd)
table_transitions(sgfd,names=c("SPD","Greens","FDP"))
table_transitions(sgld,names=c("SPD","Greens","Left"))
table_transitions(sfd,names=c("SPD","FDP"))

@ 

\begin{table}[h]
\begin{tabular}{l c c c c}

\toprule
      &    \multicolumn{4}{c}{Vignettes} \\
      &   CDU-Greens& SPD-Greens & SPD-Greens-FDP &  SPD-FDP \\
\midrule

Stable decision           & $\Sexpr{sum(vt[1:2,1])}$ & $\Sexpr{sum(vt[1:2,2])}$ & $\Sexpr{sum(vt[1:2,3])}$ & $\Sexpr{sum(vt[1:2,4])}$ \\
...  without intention    & $\Sexpr{sum(vt[2,1])}$   & $\Sexpr{sum(vt[2,2])}$   & $\Sexpr{sum(vt[2,3])}$   & $\Sexpr{sum(vt[2,4])}$   \\
...  vote for party       & $\Sexpr{sum(vt[1,1])}$   & $\Sexpr{sum(vt[1,2])}$   & $\Sexpr{sum(vt[1,3])}$   & $\Sexpr{sum(vt[1,4])}$   \\
\\
Changing decision         & $\Sexpr{sum(vt[3:5,1])}$ & $\Sexpr{sum(vt[3:5,2])}$ & $\Sexpr{sum(vt[3:5,3])}$ & $\Sexpr{sum(vt[3:5,4])}$ \\
...  other party          & $\Sexpr{sum(vt[3,1])}$   & $\Sexpr{sum(vt[3,2])}$   & $\Sexpr{sum(vt[3,3])}$   & $\Sexpr{sum(vt[3,4])}$   \\
...  mobilization         & $\Sexpr{sum(vt[4,1])}$   & $\Sexpr{sum(vt[4,2])}$   & $\Sexpr{sum(vt[4,3])}$   & $\Sexpr{sum(vt[4,4])}$   \\
...  demobilization       & $\Sexpr{sum(vt[5,1])}$   & $\Sexpr{sum(vt[5,2])}$   & $\Sexpr{sum(vt[5,3])}$   & $\Sexpr{sum(vt[5,4])}$   \\

\bottomrule

\end{tabular}
\caption{German Longitudinal Election Study (GLES): Changes in vote intention from standard to vignette decision. Values report column percentage points.}
\label{tab:changes.gles}
\end{table}

<<include=FALSE,echo=FALSE>>=
library(rjags)
load("models_gles_rating.Rdata")



gm <- function(res){
res <- as.matrix(res)
sel<- colnames(res) %in% c("gamma[1]","gamma[2]","diff",paste("delta[",1:7,"]",sep=""))
apply(res[,sel],2,function(x)sprintf("%.2f",mean(x)))
}
gs <- function(res){
res <- as.matrix(res)
sel<- colnames(res) %in% c("gamma[1]","gamma[2]","diff",paste("delta[",1:7,"]",sep=""))
apply(res[,sel],2,function(x)
  paste('[',sprintf("%.2f", quantile(x, probs=0.025)),', ',sprintf("%.2f",quantile(x, probs=0.975),2),']',sep=''))
}

par <- cbind( gm(cdu.gruene.rat),gm(spd.gruene.fdp.rat),gm(spd.gruene.linke.rat),gm(spd.fdp.rat))
se <- cbind( gs(cdu.gruene.rat),gs(spd.gruene.fdp.rat),gs(spd.gruene.linke.rat),gs(spd.fdp.rat))


m1 <- par["gamma[1]",]
se1 <- se["gamma[1]",]

m2 <- par["gamma[2]",]
se2 <- se["gamma[2]",]

fd <- par["diff",]
sefd <- se["diff",]

d <- par[grep("delta",rownames(par)),]
d.s <- se[grep("delta",rownames(par)),]

@ 

\begin{table}[h!]
 \centering
\scalebox{0.8}{
\begin{tabular}{lcccc}
\toprule
                 & CDU-Greens          &   SPD-FDP-Greens        & SPD-Greens-Left           & SPD-FDP           \\
\midrule
                                                                                                         \\
Mixing 1 ($\gamma_1$)         & \Sexpr{m1[1]}      & \Sexpr{m1[2]}      & \Sexpr{m1[3]}      & \Sexpr{m1[4]}      \\
                 & \Sexpr{se1[1]}   & \Sexpr{se1[2]}   & \Sexpr{se1[3]}   & \Sexpr{se1[4]}   \\
Mixing 2  ($\gamma_2$)            & \Sexpr{m2[1]}      & \Sexpr{m2[2]}      & \Sexpr{m2[3]}      & \Sexpr{m2[4]}      \\
                 & \Sexpr{se2[1]}   & \Sexpr{se2[2]}   & \Sexpr{se2[3]}   & \Sexpr{se2[4]}   \\
                                                                                                         \\
First Difference ($\gamma_1 - \gamma_2) $  & \Sexpr{fd[1]}      & \Sexpr{fd[2]}      & \Sexpr{fd[3]}      & \Sexpr{fd[4]}      \\
                 & \Sexpr{sefd[1]}  & \Sexpr{sefd[2]}  & \Sexpr{sefd[3]}  & \Sexpr{sefd[4]}  \\
                 \\

Vote first decision ($\alpha$)   & \Sexpr{d[3,1]}     & \Sexpr{d[3,2]}     & \Sexpr{d[3,3]}     & \Sexpr{d[3,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[3,1]}  & \Sexpr{d.s[3,2]}  & \Sexpr{d.s[3,3]}  & \Sexpr{d.s[3,4]} \\       

Rating 1  ($\lambda_1$)       & \Sexpr{d[1,1]}     & \Sexpr{d[1,2]}     & \Sexpr{d[1,3]}     & \Sexpr{d[1,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[1,1]} & \Sexpr{d.s[1,2]} & \Sexpr{d.s[1,3]} & \Sexpr{d.s[1,4]} \\
Rating 2  ($\lambda_2$)        & \Sexpr{d[2,1]}     & \Sexpr{d[2,2]}     & \Sexpr{d[2,3]}     & \Sexpr{d[2,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[2,1]} & \Sexpr{d.s[2,2]} & \Sexpr{d.s[2,3]} & \Sexpr{d.s[2,4]} \\
PID 1     ($\delta_{11}$)        & \Sexpr{d[4,1]}     & \Sexpr{d[4,2]}     & \Sexpr{d[4,3]}     & \Sexpr{d[4,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[4,1]} & \Sexpr{d.s[4,2]} & \Sexpr{d.s[4,3]} & \Sexpr{d.s[4,4]} \\
PID 2     ($\delta_{12}$)        & \Sexpr{d[5,1]}     & \Sexpr{d[5,2]}     & \Sexpr{d[5,3]}     & \Sexpr{d[5,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[5,1]} & \Sexpr{d.s[5,2]} & \Sexpr{d.s[5,3]} & \Sexpr{d.s[5,4]} \\       
                 
Distance Left-Right 1  ($\delta_{21}$)           & \Sexpr{d[6,1]}     & \Sexpr{d[6,2]}     & \Sexpr{d[6,3]}     & \Sexpr{d[6,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[6,1]} & \Sexpr{d.s[6,2]} & \Sexpr{d.s[6,3]} & \Sexpr{d.s[6,4]} \\
Distance Left-Right 2   ($\delta_{22}$)          & \Sexpr{d[7,1]}     & \Sexpr{d[7,2]}     & \Sexpr{d[7,3]}     & \Sexpr{d[7,4]}     \\
                 & \Sexpr{d.s[7,1]} & \Sexpr{d.s[7,2]} & \Sexpr{d.s[7,3]} & \Sexpr{d.s[7,4]} \\       
                 
\midrule
N & \Sexpr{N[1]} & \Sexpr{N[2]} & \Sexpr{N[3]} & \Sexpr{N[4]}                                                 \\    
\bottomrule
\end{tabular}
}
 \caption{Posteriori means and 95 \% Credible Intervals for Models in GLES}
 \label{tab:coef.gles}
\end{table}



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

<<echo=FALSE,include=FALSE>>=
## 2 coalitions

gm <- function(res){
res <- as.matrix(res[[1]])
apply(res,2,function(x)sprintf("%.2f",mean(x)))
}
gs <- function(res){
res <- as.matrix(res[[1]])
apply(res,2,function(x)
  paste('[',sprintf("%.2f", quantile(x, probs=0.025)),', ',sprintf("%.2f",quantile(x, probs=0.975),2),']',sep=''))
}

par <- cbind( gm(cdu.gruene.rat),gm(spd.fdp.rat))
se <- cbind( gs(cdu.gruene.rat),gs(spd.fdp.rat))


b <- par[grep("beta",rownames(par)),]
b.s <- se[grep("beta",rownames(par)),]


psi <-par[grep("psi",rownames(par)),]
psi.s <-se[grep("psi",rownames(par)),]
psi.nam<- c("Gender","Education","Religon"
                      ,"Union","Income","Age")

@ 

\begin{table}[h!]
 \centering

\begin{tabular}{lcccc}
\toprule
            & \multicolumn{2}{|c|}{CDU-Greens} & \multicolumn{2}{|c|}{SPD-FDP}    \\
\midrule
\\ 

            & CDU                             & Greens                             & SPD                           & FDP                         \\
            
            \\ 
 Constant 1 ($\beta_{1j}$)  & \Sexpr{b[1,1]}   & \Sexpr{b[3,1]}    & \Sexpr{b[1,2]}   & \Sexpr{b[3,2]}      \\
             & \Sexpr{b.s[1,1]}   & \Sexpr{b.s[3,1]}    & \Sexpr{b.s[1,2]}   & \Sexpr{b.s[3,2]}     \\
Constant 2  ($\beta_{2j}$)  & \Sexpr{b[2,1]}   & \Sexpr{b[4,1]}    & \Sexpr{b[2,2]}  & \Sexpr{b[4,2]}     \\
             & \Sexpr{b.s[2,1]}   & \Sexpr{b.s[4,1]}    & \Sexpr{b.s[2,2]}   & \Sexpr{b.s[4,2]}     \\

\\
            
            
Gender 1    & \Sexpr{psi[1,1]}                & \Sexpr{psi[3,1]}                & \Sexpr{psi[1,2]}              & \Sexpr{psi[3,2]}        \\
            & \Sexpr{psi.s[1,1]}              & \Sexpr{psi.s[3,1]}              & \Sexpr{psi.s[1,2]}            & \Sexpr{psi.s[3,2]}   \\
Gender 2    & \Sexpr{psi[2,1]}                & \Sexpr{psi[4,1]}                & \Sexpr{psi[2,2]}              & \Sexpr{psi[4,2]}       \\
            & \Sexpr{psi.s[2,1]}              & \Sexpr{psi.s[4,1]}              & \Sexpr{psi.s[2,2]}            & \Sexpr{psi.s[4,2]}    \\
Education 1 & \Sexpr{psi[5,1]}                & \Sexpr{psi[7,1]}                & \Sexpr{psi[5,2]}              & \Sexpr{psi[7,2]}     \\
            & \Sexpr{psi.s[5,1]}              & \Sexpr{psi.s[7,1]}              & \Sexpr{psi.s[5,2]}            & \Sexpr{psi.s[7,2]}   \\
Education 2 & \Sexpr{psi[6,1]}                & \Sexpr{psi[8,1]}                & \Sexpr{psi[6,2]}              & \Sexpr{psi[8,2]}       \\
            & \Sexpr{psi.s[6,1]}              & \Sexpr{psi.s[8,1]}              & \Sexpr{psi.s[6,2]}            & \Sexpr{psi.s[8,2]}   \\
Religion 1  & \Sexpr{psi[9,1]}                & \Sexpr{psi[11,1]}               & \Sexpr{psi[9,2]}              & \Sexpr{psi[11,2]}      \\
            & \Sexpr{psi.s[9,1]}              & \Sexpr{psi.s[11,1]}             & \Sexpr{psi.s[9,2]}            & \Sexpr{psi.s[11,2]} \\
Religion 2  & \Sexpr{psi[10,1]}               & \Sexpr{psi[12,1]}               & \Sexpr{psi[10,2]}             & \Sexpr{psi[12,2]}     \\
            & \Sexpr{psi.s[10,1]}             & \Sexpr{psi.s[12,1]}             & \Sexpr{psi.s[10,2]}           & \Sexpr{psi.s[12,2]}  \\
Union 1     & \Sexpr{psi[13,1]}               & \Sexpr{psi[15,1]}               & \Sexpr{psi[13,2]}             & \Sexpr{psi[15,2]}     \\
            & \Sexpr{psi.s[13,1]}             & \Sexpr{psi.s[15,1]}             & \Sexpr{psi.s[13,2]}           & \Sexpr{psi.s[15,2]}  \\
Union 2     & \Sexpr{psi[14,1]}               & \Sexpr{psi[16,1]}               & \Sexpr{psi[14,2]}             & \Sexpr{psi[16,2]}      \\
            & \Sexpr{psi.s[14,1]}             & \Sexpr{psi.s[16,1]}             & \Sexpr{psi.s[14,2]}           & \Sexpr{psi.s[16,2]}  \\
Income 1    & \Sexpr{psi[17,1]}               & \Sexpr{psi[19,1]}               & \Sexpr{psi[17,2]}             & \Sexpr{psi[19,2]}     \\
            & \Sexpr{psi.s[17,1]}             & \Sexpr{psi.s[19,1]}             & \Sexpr{psi.s[17,2]}           & \Sexpr{psi.s[19,2]} \\
Income 2    & \Sexpr{psi[18,1]}               & \Sexpr{psi[20,1]}               & \Sexpr{psi[18,2]}             & \Sexpr{psi[20,2]}     \\
            & \Sexpr{psi.s[18,1]}             & \Sexpr{psi.s[20,1]}             & \Sexpr{psi.s[18,2]}           & \Sexpr{psi.s[20,2]}  \\
Age 1       & \Sexpr{psi[21,1]}               & \Sexpr{psi[13,1]}               & \Sexpr{psi[21,2]}             & \Sexpr{psi[13,2]}     \\
            & \Sexpr{psi.s[21,1]}             & \Sexpr{psi.s[13,1]}             & \Sexpr{psi.s[21,2]}           & \Sexpr{psi.s[13,2]}  \\
Age 2       & \Sexpr{psi[22,1]}               & \Sexpr{psi[24,1]}               & \Sexpr{psi[22,2]}             & \Sexpr{psi[24,2]}    \\
            & \Sexpr{psi.s[22,1]}             & \Sexpr{psi.s[24,1]}             & \Sexpr{psi.s[22,2]}           & \Sexpr{psi.s[24,2]}  \\
                                                                                                                                                                                                                              \\    
\bottomrule
\end{tabular}
 \caption{Posteriori means and 95 \% Credible Intervals  of Controls for Models with two-party coalitions in the German Longitudinal Election Study}
 \label{tab:coef.gles.cont2}
\end{table}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

<<echo=FALSE,include=FALSE>>=
## 3 coalitions

gm <- function(res){
res <- as.matrix(res[[1]])
apply(res,2,function(x)sprintf("%.2f",mean(x)))
}
gs <- function(res){
res <- as.matrix(res[[1]])
apply(res,2,function(x)
  paste('[',sprintf("%.2f", quantile(x, probs=0.025)),', ',sprintf("%.2f",quantile(x, probs=0.975),2),']',sep=''))
}

par <- cbind( gm(spd.gruene.fdp.rat),gm(spd.gruene.linke.rat))
se <- cbind( gs(spd.gruene.fdp.rat),gs(spd.gruene.linke.rat))



b <- par[grep("beta",rownames(par)),]
b.s <- se[grep("beta",rownames(par)),]


psi <- par[grep("psi",rownames(par)),]
psi.s <- se[grep("psi",rownames(par)),]
psi.nam<- c("Gender","Education","Religon"
                      ,"Union","Income","Age")




@ 



\begin{sidewaystable}[h!]
 \centering
\begin{tabular}{lcccccc}
\toprule
            & \multicolumn{3}{|c|}{SPD-FDP-Greens} & \multicolumn{3}{|c|}{SPD-Greens-Left}  \\
\midrule
\\ 

            & SPD                             & Greens                             & FDP                           & SPD               & Greens                 & Left                        \\
            
            \\ 
              Constant 1 ($\beta_{1j}$)  & \Sexpr{b[1,1]}   & \Sexpr{b[3,1]}    & \Sexpr{b[5,1]}   & \Sexpr{b[1,2]}   & \Sexpr{b[3,2]}   & \Sexpr{b[5,2]}       \\
             & (\Sexpr{b.s[1,1]})   & \Sexpr{b.s[3,1]}    & \Sexpr{b.s[5,1]}   & \Sexpr{b.s[1,2]}   & \Sexpr{b.s[3,2]}   & \Sexpr{b.s[5,2]}       \\
              Constant 2  ($\beta_{2j}$)  & \Sexpr{b[2,1]}   & \Sexpr{b[4,1]}    & \Sexpr{b[6,1]}   & \Sexpr{b[2,2]}   & \Sexpr{b[4,2]}   & \Sexpr{b[6,2]}       \\
             & \Sexpr{b.s[2,1]}   & \Sexpr{b.s[4,1]}    & \Sexpr{b.s[6,1]}   & \Sexpr{b.s[2,2]}   & \Sexpr{b.s[4,2]}   & \Sexpr{b.s[6,2]}       \\

 \\
            
            
 Gender 1    & \Sexpr{psi[1,1]}                & \Sexpr{psi[3,1]}                & \Sexpr{psi[5,1]}              & \Sexpr{psi[1,2]}    & \Sexpr{psi[3,2]}    & \Sexpr{psi[5,2]}       \\
             & \Sexpr{psi.s[1,1]}              & \Sexpr{psi.s[3,1]}              & \Sexpr{psi.s[5,1]}            & \Sexpr{psi.s[1,2]}  & \Sexpr{psi.s[3,2]}  & \Sexpr{psi.s[5,2]}   \\
 Gender 2    & \Sexpr{psi[2,1]}                & \Sexpr{psi[4,1]}                & \Sexpr{psi[6,1]}              & \Sexpr{psi[2,2]}    & \Sexpr{psi[4,2]}    & \Sexpr{psi[6,2]}      \\
             & \Sexpr{psi.s[2,1]}              & \Sexpr{psi.s[4,1]}              & \Sexpr{psi.s[6,1]}            & \Sexpr{psi.s[2,2]}  & \Sexpr{psi.s[4,2]}  & \Sexpr{psi.s[6,2]}   \\
 Education 1 & \Sexpr{psi[7,1]}                & \Sexpr{psi[9,1]}                & \Sexpr{psi[11,1]}             & \Sexpr{psi[7,2]}    & \Sexpr{psi[9,2]}    & \Sexpr{psi[11,2]}       \\
             & \Sexpr{psi.s[7,1]}              & \Sexpr{psi.s[9,1]}              & \Sexpr{psi.s[11,1]}           & \Sexpr{psi.s[7,2]}  & \Sexpr{psi.s[9,2]}  & \Sexpr{psi.s[11,2]}    \\
 Education 2 & \Sexpr{psi[8,1]}                & \Sexpr{psi[10,1]}                & \Sexpr{psi[12,1]}            & \Sexpr{psi[8,2]}    & \Sexpr{psi[10,2]}    & \Sexpr{psi[12,2]}        \\
             & \Sexpr{psi.s[8,1]}              & \Sexpr{psi.s[10,1]}              & \Sexpr{psi.s[12,1]}          & \Sexpr{psi.s[8,2]}  & \Sexpr{psi.s[10,2]}  & \Sexpr{psi.s[12,2]}   \\
 Religion 1  & \Sexpr{psi[13,1]}                & \Sexpr{psi[15,1]}               & \Sexpr{psi[17,1]}              & \Sexpr{psi[13,2]}   & \Sexpr{psi[15,2]}    & \Sexpr{psi[17,2]}      \\
             & \Sexpr{psi.s[13,1]}              & \Sexpr{psi.s[15,1]}             & \Sexpr{psi.s[17,1]}            & \Sexpr{psi.s[13,2]} & \Sexpr{psi.s[15,2]}  & \Sexpr{psi.s[17,2]}  \\
 Religion 2  & \Sexpr{psi[14,1]}               & \Sexpr{psi[16,1]}               & \Sexpr{psi[18,1]}             & \Sexpr{psi[14,2]}   & \Sexpr{psi[16,2]}   & \Sexpr{psi[18,2]}      \\
             & \Sexpr{psi.s[14,1]}             & \Sexpr{psi.s[16,1]}             & \Sexpr{psi.s[18,1]}           & \Sexpr{psi.s[14,2]} & \Sexpr{psi.s[16,2]} & \Sexpr{psi.s[18,2]} \\
 Union 1     & \Sexpr{psi[19,1]}               & \Sexpr{psi[21,1]}               & \Sexpr{psi[23,1]}             & \Sexpr{psi[19,2]}   & \Sexpr{psi[21,2]}   & \Sexpr{psi[23,2]}      \\
             & \Sexpr{psi.s[19,1]}             & \Sexpr{psi.s[21,1]}             & \Sexpr{psi.s[23,1]}           & \Sexpr{psi.s[19,2]} & \Sexpr{psi.s[21,2]} & \Sexpr{psi.s[23,2]}  \\
 Union 2     & \Sexpr{psi[20,1]}               & \Sexpr{psi[22,1]}               & \Sexpr{psi[24,1]}             & \Sexpr{psi[20,2]}   & \Sexpr{psi[22,2]}   & \Sexpr{psi[24,2]}      \\
             & \Sexpr{psi.s[20,1]}             & \Sexpr{psi.s[22,1]}             & \Sexpr{psi.s[24,1]}           & \Sexpr{psi.s[20,2]} & \Sexpr{psi.s[22,2]} & \Sexpr{psi.s[24,2]}  \\
 Income 1    & \Sexpr{psi[25,1]}               & \Sexpr{psi[27,1]}               & \Sexpr{psi[29,1]}             & \Sexpr{psi[25,2]}   & \Sexpr{psi[27,2]}   & \Sexpr{psi[29,2]}     \\
             & \Sexpr{psi.s[25,1]}             & \Sexpr{psi.s[27,1]}             & \Sexpr{psi.s[29,1]}           & \Sexpr{psi.s[25,2]} & \Sexpr{psi.s[27,2]} & \Sexpr{psi.s[29,2]}  \\
 Income 2    & \Sexpr{psi[26,1]}               & \Sexpr{psi[28,1]}               & \Sexpr{psi[30,1]}             & \Sexpr{psi[26,2]}   & \Sexpr{psi[28,2]}   & \Sexpr{psi[30,2]}      \\
             & \Sexpr{psi.s[26,1]}             & \Sexpr{psi.s[28,1]}             & \Sexpr{psi.s[30,1]}           & \Sexpr{psi.s[26,2]} & \Sexpr{psi.s[28,2]} & \Sexpr{psi.s[30,2]}  \\
 Age 1       & \Sexpr{psi[31,1]}               & \Sexpr{psi[33,1]}               & \Sexpr{psi[35,1]}             & \Sexpr{psi[31,2]}   & \Sexpr{psi[33,2]}   & \Sexpr{psi[35,2]}      \\
             & \Sexpr{psi.s[31,1]}             & \Sexpr{psi.s[33,1]}             & \Sexpr{psi.s[35,1]}           & \Sexpr{psi.s[31,2]} & \Sexpr{psi.s[33,2]} & \Sexpr{psi.s[35,2]}  \\
 Age 2       & \Sexpr{psi[32,1]}               & \Sexpr{psi[34,1]}               & \Sexpr{psi[36,1]}             & \Sexpr{psi[32,2]}   & \Sexpr{psi[34,2]}   & \Sexpr{psi[36,2]}      \\
             & \Sexpr{psi.s[32,1]}             & \Sexpr{psi.s[34,1]}             & \Sexpr{psi.s[36,1]}           & \Sexpr{psi.s[32,2]} & \Sexpr{psi.s[34,2]} & \Sexpr{psi.s[36,2]}  \\
                                                                                                                                                                                                                              \\    
\bottomrule
\end{tabular}
 \caption{Posteriori means and 95 \% Credible Intervals of Controls for Models with three-party coalitions in the German Longitudinal Election Study}
 \label{tab:coef.gles.cont3}
\end{sidewaystable}


\clearpage
